Miércoles, 27 Febrero 2019 16:48

Herramienta Computacional para la programación de cirugías en instituciones con restricciones de capacidad.

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El diseño de esta herramienta computacional, hace parte de los objetivos de la investigación Formulación y validación de heurísticas para optimizar el servicio al cliente en configuraciones flexibles en el departamento del Tolima y, en este caso, considera uno de los problemas más complejos de solucionar, no solo desde el punto de vista computacional al desarrollar algoritmos para la asignación y secuencia de cirugías en quirófanos, sino para la toma de decisiones en instituciones de salud, los cuales están restringidos por la disponibilidad de capacidad, la disponibilidad de cirujanos y la problemática patológica de sus usuarios.

La investigación no solo propone el diseño de la herramienta computacional, sino también contribuye con una metodología que es fácilmente adaptable a cualquier institución que requiera solucionar un problema de asignación y de secuenciación, en este caso, la programación de cirugías. La metodología con la que se diseñó la herramienta se realizó de la siguiente manera: Primero, se analizó el comportamiento de las cirugías que se realizaban en la institución durante un período de dos años. Segundo, la caracterización de las cirugías permitió modelar mediante la simulación de eventos discretos al emplear estrategias basadas en reglas de prioridad como, por ejemplo, el tiempo de operación y la fecha de arribo del paciente y las metodologías de programación on-line y off-line. En on-line, se hace la asignación con la orden del paciente, mientras que en off-line se hace una lista para determinar la asignación que más convenga dado por la falta de capacidad. Tercero, con la información que se obtuvo, se procedió al diseño de la herramienta computacional, en la cual se consideró la facilidad para el usuario, ya que en las instituciones esta es realizada por personal operativo y que tradicionalmente era realizado de manera manual por una enfermera.

 

De acuerdo con las características observadas en los patrones de la demanda de cirugías, en el estudio, se analizaron las reglas First Fit y Best Fit. En la primera, la cirugía es asignada en el primer quirófano con disponibilidad; y, en la segunda, en el quirófano que mejor se ajuste al analizar todos los quirófanos simultáneamente.

 

 

Las reglas de despacho optimizan flujos del proceso, tasas de ocupación, indicadores de oportunidad y demás indicadores de optimización de asignación de espacios a cirugías, estas han mostrado éxito en los casos que han sido tratados en la literatura (Estupiñán, Torres, Caro, González, Barrera, & Pérez, 2016). La regla de despacho SPT Shortest Processing Time, organiza las cirugías de menor a mayor duración y ha sido usada para manejar las franjas horarias asignadas a los médicos, tienen unas horas reservadas en el día para una especialidad.

La heurística propuesta para el software utiliza la regla SPT para las franjas horarias y programación sistematizada de cirugías en las cuales no haya franjas horarias, además de utilizar base de datos para almacenar toda la información necesaria para las cirugías, evitando cualquier cruce de horarios. En la Figura 1 se muestra el proceso para almacenar una cirugía.


Figura 1. Flujo de proceso propuesto para el funcionamiento de la heurística

Las variables que busca optimizar la herramienta son: Porcentaje de pacientes según el tipo (ambulatorios, hospitalizados y de urgencias); Indicador de oportunidad (la fecha en la que el usuario pide la cirugía a la fecha en la cual es asignada la cirugía), Porcentaje de uso de los quirófanos, promedios de duración, mínima y máxima de cirugías por especialidad y por tipo de cirugía y número de cirugías por médico, quirófanos, horas, especialidad y tipos de cirugías. También, la herramienta está adaptada al Decreto 0256 del Ministerio de Salud Nacional y contiene búsquedas automatizadas por pacientes, médicos, fechas, rangos de fechas, y quirófanos.

 


La herramienta de software que ha implementado la heurística se ha realizado bajo el entorno de desarrollo de NetBeans, a través del lenguaje Java versión 8,  con un patrón de arquitectura MVC[1] que cumple con los estándares de buenas prácticas de programación de bajo acoplamiento y alta coherencia. El patrón de arquitectura MVC separa la interfaz del sistema de las operaciones del sistema (modelo) y los complementa por medio del controlador, buscando un óptimo desempeño del software (Martínez, Alonso, & Segovia, 2005). El software cuenta con base de datos realizado en SQL, con conexión por medio del Framework de Hibernate[2], además de usar patrón de diseño[3] DAO (Data Acces Object) que transfiere las entidades hacia la base de datos por medio de metodologías CRUD (Create, Read, Update, Delete) que son operaciones de persistencia, es decir, manejan el acceso a la base de datos.            

Para el funcionamiento del software, la entrada es iniciada con un usuario y una contraseña, previamente registrados en la base de datos. En la Figura 2 se observa la ventana principal, la cual cuenta con una barra de menú en el cual tiene seis sub-menús (Pacientes, Médicos, Cirugías, Indicadores, Administración y Salir) que se d            escribirán a continuación. Pacientes y médicos (Figura 3) son designados para gestionar la información de usuarios y pacientes, basado en los requerimientos necesarios como su información personal





Figura 2. Ventana principal de la herramienta computacional

 

 

 

Figura 3. Formularios para el registro de pacientes del software Figura 4. Sección de datos de la cirugía para la asignación

La cirugía (ver Figura 4) cuenta con siete submenús, los cuales son trascendentales para la asignación de cirugías, búsqueda de cirugías, asignación automatizada de cirugías, generación del registro detallado de cirugías (Tipo 4), franjas horarias de los médicos, cancelación y reprogramación de cirugías que se describirán a continuación. El software, por su parte, valida que ninguna otra cirugía esté programada en este mismo horario, en el mismo quirófano, además de asignar automáticamente la fecha del sistema para la fecha de programación de la cirugía. Es importante resaltar que se tiene la opción de poner una cirugía en espera, ya sea para programarla en una franja horaria o para programarla en un periodo de tiempo más allá por falta de disponibilidad de los quirófanos.



El menú Indicadores contiene tres submenús: Indicadores, Consultas y Cancelaciones. En indicadores, existen cinco paneles de indicadores: el primero, el indicador de oportunidad (ver panel en Figura 5), calcula el promedio de cuantos días se demoran las cirugías en ser asignadas desde la fecha de solicitud de la cirugía, las cirugías son tomadas desde una fecha inicial hasta una fecha final dada por el usuario.





Figura 5. Panel para el cálculo del indicador de oportunidad



El segundo panel se trata del porcentaje de uso de los quirófanos, tomando en cuenta que en la institución se trabajan 11 horas diarias en los quirófanos. Se calcula desde una fecha inicial hasta una fecha final, también realiza el seguimiento al indicador anual por quirófano, por medio de un gráfico de línea.  El tercer panel de pacientes muestra el porcentaje de pacientes que ha llegado en un periodo de tiempo, mostrándolo en un gráfico. En el último panel muestra la duración máxima, mínima y promedio para un tipo de cirugía y según una especialidad dada en minutos. 

 

Gracias al diseño de esta herramienta se logró materializar varios estudios realizados por estudiantes del programa de Ingeniería Industrial guiados por la profesora Carolina Saavedra, se publicó el artículo Towards a Computational Tool to Facilitate the Scheduling of Elective Surgeries in a Healthcare Institution  presentándose una ponencia en el congreso WEA 2018 Workshop Enginnering Applications en Medellín.



Referencias bibliográficas

Estupiñán, A., Torres, J., Caro, M., González, E., Barrera, D., & Pérez, N. (2016). Reglas de despacho en la programación de procedimientos quirúrgicos electivos: impacto en los indicadores de ocupación y oportunidad. Ciencias de la Salud(14), 211-22.
Martínez, L., Alonso, F., & Segovia, F. J. (2005). Introducción a la ingeníeria del software. Madrid, España: Delta publicaciones universitarias.
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